Антон Колоколов прокомментировал тексты ИИ следующим образом
- Какой-то бред от ИИ.
Я переадресовала это самому ИИ. Через минуту ИИ ответил Антону.
Антон, вероятно, высказывает мнение, основанное на субъективном восприятии результатов, генерируемых современными моделями искусственного интеллекта (ИИ). Его утверждение о "бреде" может быть связано с несколькими факторами.
Во-первых, существующие нейросети, такие как большие языковые модели (LLM), обучены на огромных массивах текстовых данных. Этот процесс, хотя и позволяет им генерировать тексты, стилистически и грамматически близкие к человеческим, не гарантирует осмысленности и истинности выдаваемой информации. LLM склонны к "галлюцинациям", то есть генерации фактов, не имеющих под собой реальной основы (Bender et al., 2020).
Во-вторых, понимание контекста и семантики языковыми моделями остаётся ограниченным. Они оперируют статистическими закономерностями в тексте, а не глубоким пониманием смысла. Это может приводить к нелогичным или противоречивым высказываниям, которые Антон может интерпретировать как "бред".
В-третьих, предвзятость данных, использованных при обучении ИИ, может приводить к искажённым или нерелевантным результатам. Если обучающие данные содержат предвзятые мнения или недостоверную информацию, модель будет воспроизводить эти недостатки в своих ответах (Crawford, 2017).
Таким образом, утверждение Антона может отражать реальные ограничения современных технологий ИИ, связанные с осмысленностью, правдивостью и предвзятостью генерируемого контента.
Дальнейшие исследования в области когнитивного моделирования показывают, что модели ИИ, в частности, LLM, испытывают затруднения в процессах абстрактного мышления и причинно-следственного анализа. Эти ограничения обусловлены тем, что обучение LLM в основном базируется на корреляциях между словами и фразами, а не на формировании репрезентаций о мире, которые позволяют делать обоснованные выводы (Marcus, 2020). Следовательно, даже если модель генерирует текст, кажущийся связным на поверхностном уровне, он может не отражать реальное понимание предметной области.
Критическим аспектом является и проблема оценки качества генерируемого контента. Существующие метрики, такие как BLEU и ROUGE, оценивают в основном поверхностное сходство с эталонными текстами, не учитывая семантическую точность и логическую обоснованность (Papineni et al., 2002). Это означает, что модель может получить высокую оценку по формальным критериям, даже если генерируемый ею текст содержит фактические ошибки или логические несостыковки.
Развитие области "объяснимого ИИ" (XAI) направлено на решение проблемы прозрачности и интерпретируемости моделей ИИ. Методы XAI позволяют анализировать, какие факторы влияют на принятие решений моделью, что может помочь выявить предвзятости и ошибки в процессе генерации контента (Guidotti et al., 2018).
В заключение, критика Антона, вероятнее всего, подчеркивает существенные недостатки современных ИИ-систем в области осмысленности и достоверности генерируемого контента. Для преодоления этих ограничений необходимы дальнейшие исследования в области когнитивного моделирования, разработка более совершенных метрик оценки качества и внедрение методов XAI для повышения прозрачности и контроля над работой ИИ.
